柔らかな画像と鮮明な画像の違いは何ですか？

画像がソフトまたはシャープであるという話をするいくつかの質問を見てきました。違いはなんですか？この文脈では、ソフトは単にシャープの反対ですか、それともそれ以上のものがありますか？

サンプル画像はおそらく大いに役立つでしょう。

シャープネスは柔らかさの反対ですが、それらの間には全体的なスペクトルがあります。ソフト画像では、細部はあまり目立たないため、隣接するピクセル間の差は小さくなります。逆に、画像が鮮明な場合、ピクセル間のコントラストが大きくなります。これは、画像全体のコントラストではなく、マイクロコントラストと呼ばれることもあります。

シャープネスのレベルは、レンズだけでなく、カラーフィルターアレイを使用するセンサー（基本的に非Foveonセンサー）からの色を補間するために使用される方法に至るまで、アンチエイリアスフィルターによってもシステム全体に依存します。

Pentax K-5レビューのこのデモをご覧ください。K-5とK-7は、デジタルカメラの中で最も洗練されたシャープネスコントロールを備えています。シャープネスは、3つのスケールのいずれかで9ステップで制御されます。デフォルトの位置は0ですが、下部のスケールで-4を選択すると、非常に柔らかい画像が表示されます。+4を選択すると、鮮明な画像が表示されます。+4の設定は、人々が過度にシャープにしたものと呼ばれることに注意してください。これは、隣接するピクセル間のコントラストが大きくなり、アーティファクトが生じることを意味します（左側の括弧の端を見てください）。

あなたはまた、別のスケールを選択して、違いを確認できシャープネスとファインシャープネス、あるいはエクストラファインシャープネスのスケールを。これらは、さまざまな詳細レベルで機能するように設計されたさまざまな鮮鋭化パラメータを使用します。エクストラファインシャープネススケールの極端な場合、ノイズをさらにシャープにします！

本当に面白いのは、これが同じ鮮明度の異なるレベルで見ることができる画像であることです。ショットは1つだけで、カメラ内でDNGからJPEGに開発されたすべての可能なシャープネス設定を使用しています。もちろん、最初に使用するシャープネスと、そのシャープネスからどれだけ抜け出るかは、使用するレンズの品質に依存します。一部のレンズは本質的にソフトな結果を生成しますが、これはソフトウェアでシャープにできますが、不快なアーティファクトを導入せずにどこまで行けるかを制限します。さらに悪いことに、レンズのシャープネスは均一ではないため、通常は中央で最高になり、選択した絞りによって変化します。

イメージは基本的に数字の2次元マトリックス（色の3次元：RGB [A]）であるため、その知覚は主観的ですが、「シャープネス」パラメーターを定義することは可能です。

シャープネスは、色の変化の量と「クイックネス」に関連しており、画像上でフーリエ変換（高速フーリエ変換が使用されます）を実行して評価できます。

したがって、シャープネスは、高周波コンテンツの存在とその強度として定義できます。指標となる評価を行う方法は、ピクセルの水平線を選択し、その上でフーリエ変換を実行することです。

たとえば、黒と白の縦縞のみの圧縮されていない画像を選択した場合（最大シャープネス）：

水平線を選択すると、次のようになります。

これは、次のように変換された方形波に相当します。

（エッジは事実上瞬間的であるため、無限に広がるピークをイメージしてください）。

エッジを滑らかにすると、結果は次のようになります（非常に近似的です）。

そして、スペクトル（これもまた単なる目安です）：

ご覧のとおり、最初の高調波（暗い領域と明るい領域を定義する）のみが同じままで、高周波成分は大幅に減少しています。これは画像を平滑化した結果であり、より滑らかな画像の高周波成分が少ないことがわかります。同じことが「通常の」画像にも当てはまり、コントラストを上げると変化の頻度も増えます。

証拠として、JPEG圧縮でも使用され、最高品質のコンテンツ（品質係数に依存）を削除して画像サイズを縮小します。

Matlabを動作させることができれば、さらに詳細な例が出てくるでしょう。

柔らかさ-その最も基本的な意味では、「シャープ」な画像と比較した場合、エッジの定義（エッジコントラスト）および/または細かいディテールの欠如（またはそれ以下）です。

単一の色の画像（たとえば、赤の塗りつぶしのみを含む画像）、または穏やかなフェードなど、ディテールが非常に少ない画像は、定義された縮小領域がないため、ソフトまたはシャープとして分類することはできません。または「シャープネス」の基になる詳細。

アンチエイリアシングは、ある色を別の色にフェードすることでエッジを柔らかくし、それにより「シャープネス」を低減します

画像を柔らかくすることができます（情報を失う）が、画像を正確にシャープにすることはできません（情報を推測/構成する必要があります）

@paolo-シャープネスを評価する数学的なスケールを作成することは技術的に可能です-白い背景に黒い四角の画像を想像してください-画像がピクセル完璧である場合、2色のピクセル-黒と白があり、シャープネスの評価、たとえば2（低いほどシャープ）-この画像がアンチエイリアス処理されると、エッジがわずかにぼやけて、いくつかの余分な色（グレー）が与えられ、たとえば5（黒、白）のシャープネス評価が得られますおよび3つのグレー）。

フォーカスについて説明している場合、通常、ソフトフォーカスとは、被写界深度が浅く、フォーカスがわずかにぼやけていることを意味します。シャープフォーカスは通常、被写界深度が深くなり、被写体に正確にフォーカスします。焦点が合っている画像が多いほど、エッジは「より硬く」見えます。

実際的には、画像上でポイントがどれだけ狭くレンダリングされるか（混乱の輪は1つの用語）、より狭いほどシャープになり、より少ないソフトになります。したがって、実際には、シャープはフォーカスの同義語です。シャープネスを改善または低下させようとするソフトウェア技術がありますが、シャープニングは、適切に焦点が合った良好なレンズによって生成される効果ほど説得力があることはめったにありません。